Learn with (or Against) the Machine? Effekte KI-unterstützten Peer Feedbacks
Peer Feedback gilt in der Lehr-Lernforschung als wirksame Methode zur Förderung des Lernens. Studierende haben jedoch häufig Schwierigkeiten, qualitativ hochwertiges Feedback zu geben. Generative KI wie ChatGPT kann hier unterstützen – insbesondere dann, wenn sie die Feedbackgeber*innen nicht ersetzt, sondern sie bei der Erstellung hochwertigen Feedbacks begleitet. In einer Studie mit N = 275 Lehramtsstudierenden, die einander Feedback auf evidenzorientierte Analysen problematischer Unterrichtssituationen gaben, wurden vier Bedingungen verglichen: (a) reines Peer Feedback, (b) reines KI-Feedback sowie zwei Mischformen: (c) Mensch und KI generieren jeweils Feedback, und die/der Feedbackgeber*in wählt die besten Teile aus („Best of two feedbacks“), und (d) KI bewertet und verfeinert den Peer Feedback-Entwurf („feedback on feedback“). Beide Mischformen führten zu signifikant längeren Feedbacknachrichten mit signifikant mehr Lösungsvorschlägen, jedoch ohne dass sich Unterschiede in der wahrgenommenen Angemessenheit des Feedbacks durch die Feedbackrezipient*innen oder der evidenzorientierten Problemlöseleistung zeigten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Kombinationen aus KI- und Peer Feedback den Feedbackprozess – zumindest auf der Ebene proximaler Lernprozessdaten – verbessern können. Weitere Forschung sollte untersuchen, wie solche Kombinationen auch distalere Effekte (z.B. auf Feedbackakzeptanz und Lernerfolg) erzielen können.